הבינה המלאכותית משנה את אופן ניהול משאבי האנוש, ומציעה למנהלי משאבי אנוש כלים רבי עוצמה לייעל תהליכים, לשפר את קבלת ההחלטות ולשפר את היעילות הכוללת.
נקיטת גישה פרואקטיבית לאימוץ בינה מלאכותית, מאפשרת למנהלי משאבי אנוש למצב את עצמם ואת הארגונים שלהם להצלחה בעתיד שוק העבודה.
אימוץ הבינה המלאכותית כשותף אסטרטגי בפונקציות משאבי אנוש, יכול להוביל לקבלת החלטות יעילה יותר, מבוססת נתונים ובסופו של דבר לתרום להשגת יעדים ארגוניים
להלן 9 צעדים שמנהלי משאבי אנוש יכולים לנקוט כדי להתכונן לעתיד שוק העבודה המבוסס על בינה מלאכותית:
1 להבין את יסודות הבינה המלאכותית:
מנהלי משאבי אנוש צריכים לפתח הבנה בסיסית של מושגי הבינה המלאכותית, כולל למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וניתוח תחזיות.
ידע זה הינו חיוני לקבלת החלטות מושכלות ושיתוף פעולה יעיל עם צוותי IT בעת יישום פתרונות בינה מלאכותית.
2 זיהוי תהליכי משאבי אנוש לאוטומציה:
יש לבצע הערכת תהליכי משאבי אנוש כדי לזהות תחומים שבהם אוטומציה יכולה להביא יתרונות משמעותיים.
תהליכים נפוצים כוללים סינון קורות חיים, סורסינג של מועמדים, קליטת עובדים והערכת ביצועים.
אוטומציה של משימות שגרתיות מאפשרת לאנשי משאבי אנוש להתמקד בפעילויות אסטרטגיות יותר בעלת ערך מוסף.
3 להשקיע בתוכנת משאבי אנוש התומכת בינה מלאכותית:
חשוב להשקיע בפתרונות תוכנת משאבי אנוש התומכים בבינה מלאכותית ותואמים את הצרכים הארגוניים.
פתרונות אלה עשויים לכלול מערכות מעקב אחר מועמדים, צ'טבוטים לאינטראקציה עם מועמדים וכלי ניתוח חזויים לתכנון כוח אדם.
יש לבחור טכנולוגיות המשתלבות בצורה שקופה עם מערכות קיימות ומספקות תובנות מעשיות.
4 לשפר את חווית המועמדים בעזרת צ'טבוטים:
יש להטמיע צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדי לשפר את חווית המועמד.
צ'טבוטים יכולים לטפל בשאילתות שגרתיות, לספק תשובות מיידיות ולהדריך מועמדים בתהליך הגשת המועמדות.
זה לא רק משפר את היעילות אלא גם מציע חוויה מרתקת ותגובות מהירות יותר למועמדים.
5 למנף אנליטיקה של תחזיות לניהול כישרונות:
יש להשתמש בניתוח תחזיות כדי לצפות מגמות בכוח העבודה, לזהות עובדים בעלי ביצועים גבוהים ולהעריך תחומי תחלופה פוטנציאליים.
מודלים חזויים יכולים לסייע ברכישת כישרונות, תכנון רצף איוש תפקידים ופיתוח מקצועי של עובדים על ידי ניתוח נתונים היסטוריים וזיהוי דפוסים.
6 יש להתייחס להטיות ולחששות אתיים:
חשוב להיות פרואקטיביים בטיפול בהטיות ובחששות אתיים הקשורים לבינה מלאכותית.
אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים להנציח בטעות הטיות הקיימות בנתונים היסטוריים.
מנהלי משאבי אנוש צריכים לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם מדעני נתונים וספקים כדי למתן הטיות, לבקר באופן קבוע את מערכות הבינה המלאכותית ולהבטיח הגינות וגיוון בקבלת ההחלטות.
7 התמקדות בפיתוח מיומנויות:
יש להכיר בצורך בשיפור מיומנויות של צוותי משאבי אנוש לניהול יעיל של תהליכים מבוססי בינה מלאכותית.
מנהלי משאבי אנוש צריכים לרכוש מיומנויות בניתוח נתונים, ומיומנויות בפרשנות של תובנות שנוצרו על ידי הבינה המלאכותית.
כמו כן עליהם להיות מסוגלים להבין את ההשלכות האתיות של הבינה המלאכותית על משאבי אנוש. למידה מתמשכת היא חיונית כדי להישאר רלוונטי בסביבה מבוססת טכנולוגיה.
8 לקדם ניהול שינויים:
יש להציג את טכנולוגיית הבינה המלאכותית בהדרגה, תוך שימת דגש על אסטרטגיות ניהול שינויים כדי לעזור לעובדים להסתגל.
יש לתקשר את היתרונות של הבינה המלאכותית, להתייחס לחששות ולספק הדרכה כדי להבטיח מעבר חלק. שיתוף העובדים בתהליך מטפח גישה חיובית לשילוב של הבינה המלאכותית בעבודה.
9 להישאר מעודכנים לגבי מגמות בתחום הבינה המלאכותית:
הבינה המלאכותית היא תחום שמתפתח במהירות. יש להקפיד להיות מעודכנים במגמות מתפתחות.
לשם כך יש להשתתף בכנסים, סמינרים מקוונים וסדנאות כדי להתעדכן בהתפתחויות האחרונות בינה מלאכותית, ולהבין כיצד הם עשויים להשפיע על שיטות משאבי אנוש.
